DMP 타겟팅에서 속성만큼 행동의 순서가 중요한 이유

신차 기사를 자주 읽는 사람과 이번 주에 자동차 견적을 비교한 사람. 둘 다 ‘자동차에 관심 있는 사람’입니다.

그런데 두 사람에게 같은 광고를 보여줘도 될까요?

한 사람은 자동차 소식을 읽는 게 즐거울 수 있습니다. 다른 사람은 지금 타는 차를 바꾸려고 구매 조건을 알아보는 중일 수 있고요.

광고주가 DMP로 신규 고객을 찾을 때도 비슷한 고민이 생깁니다. 연령이나 관심사로 ‘어떤 사람에게 보여줄까’를 정했지만, 그 사람이 지금 무엇을 고민하는지까지는 알기 어렵습니다.

이때 관심사와 함께 살펴볼 것이 있습니다. 최근에 무엇을 했고, 그 행동이 어떤 순서로 이어졌는지입니다.

차종을 비교한 다음에는 무엇을 했을까요?

설명을 위해 두 사람을 가정해 보겠습니다. 실제 캠페인 사례는 아니며, 필요한 행동 데이터는 동의와 제휴 범위 안에서 적법하게 활용할 수 있다고 가정합니다.

A: 신차 기사 읽기 → 스포츠카 영상 보기 → 모터쇼 소식 읽기
B: 패밀리 SUV 비교하기 → 유지비 확인하기 → 견적 비교하기

A는 자동차 콘텐츠를 즐기는 중일 수 있습니다. B는 구매할 차를 좁혀가는 중일 수 있고요.

그렇다면 광고에서 제안할 내용도 달라질 수 있습니다. A에게는 새로운 모델의 특징을, B에게는 구매 조건이나 시승 기회를 보여주는 식입니다.

물론 견적을 봤다고 곧바로 차를 산다는 뜻은 아닙니다. 다만 ‘자동차 관심군’이라는 정보만 있을 때보다, 어떤 제안이 필요한지 더 구체적으로 생각해 볼 수 있습니다.

이처럼 행동이 이어진 순서를 시퀀스(sequence)라고 부릅니다.

아직 우리 사이트에 오지 않은 사람에게도 적용할 수 있을까요?

DMP(Data Management Platform)는 여러 데이터를 바탕으로 광고에 활용할 대상군을 구성하고 관리하는 플랫폼입니다. 광고주는 이를 활용해 기존 고객과 비슷한 사람이나 자사 제품에 관심을 가질 만한 사람을 찾아볼 수 있습니다.

앞의 B가 자동차 비교 서비스에서 정보를 찾아봤지만, 아직 광고주의 사이트에는 방문하지 않았다고 해보겠습니다.

허용된 데이터 범위에서 이런 흐름을 파악할 수 있다면, 자사 사이트에 오기 전에도 구매를 검토하는 사람에게 광고를 제안해 볼 수 있습니다. 이미 방문한 사람에게 다시 광고를 보여주는 리타겟팅과는 다른 접근입니다.

다만 여기에는 조건이 있습니다. ‘자동차 관심군’이라는 분류만 받아서는 그 사람이 무엇을 먼저 했는지 알 수 없습니다. 행동 시점과 순서를 활용할 수 있어야 합니다. 또는 데이터를 가진 파트너가 그 흐름을 분석해 대상군을 만들어줘야 하고요.

‘신규 고객’의 기준도 정해야 합니다. 처음 방문한 사람을 찾는지, 처음 구매할 사람을 찾는지에 따라 대상이 달라집니다. 기존 고객 정보와 연결되지 않았다는 이유만으로 모두 신규라고 봐서는 안 됩니다.

같은 행동도 순서에 따라 다르게 읽힙니다

이번에는 같은 행동을 다른 순서로 한 경우를 살펴보겠습니다.

차종 비교 → 견적 확인 → 시승 예약
시승 예약 → 견적 확인 → 차종 비교

첫 번째는 선택지를 좁혀 시승을 예약한 흐름으로 볼 수 있습니다. 두 번째는 시승을 예약한 뒤에도 다른 차를 더 알아보는 중일 수 있고요.

행동의 유무만 보면 두 사람은 같습니다. 순서를 보면 서로 다른 상황을 가정해 볼 수 있습니다.

시간 간격도 중요합니다. 며칠 사이에 비교와 견적 확인이 이어진 사람과, 오랜 기간 띄엄띄엄 같은 행동을 한 사람을 똑같이 보기는 어렵습니다. 마지막 견적 확인이 어제였는지 오래전이었는지도 함께 살펴야 합니다.

그렇다고 순서만으로 구매 의향을 확정할 수는 없습니다. 비교 페이지로 돌아온 이유가 마음이 바뀌어서인지, 마지막으로 확인하려는 것인지 데이터만으로는 알기 어렵습니다.

시퀀스는 고객의 마음을 맞히는 답이 아니라, 다음에 무엇을 제안할지 생각해 볼 단서입니다.

기존 DMP도 행동 데이터를 쓰지 않았나요?

맞습니다. DMP가 원래 나이와 성별만 다뤘던 것은 아닙니다. Adobe Audience Manager도 행동이 얼마나 최근에, 얼마나 자주 나타났는지를 이용해 대상군을 구성하는 기능을 제공합니다.[1]

따라서 ‘이제 속성 대신 행동을 본다’고 설명하면 정확하지 않습니다. 관심사와 행동을 활용하되, 그 행동들이 이어진 과정을 더 살펴보자는 쪽에 가깝습니다.

‘최근에 여러 번 봤다’와 ‘비교한 뒤 견적을 확인했다’는 서로 다른 정보입니다. 횟수와 최근성만으로는 행동의 순서를 알 수 없으니까요.

Adobe Experience Platform의 세그먼트 구성 기능은 속성과 이벤트를 함께 사용하고, 이벤트 사이의 순서에 시간 조건을 적용할 수 있도록 설명되어 있습니다.[2] 다만 해당 플랫폼의 기능을 모든 DMP가 지원한다고 생각해서는 안 됩니다.

실무에서는 ‘시퀀스 분석 가능’이라는 소개보다 어떤 데이터를 받아서, 어떤 조건으로 대상군을 만들고, 언제 광고에 반영하는지를 확인하는 편이 좋습니다.

데이터 파트너에게는 무엇을 물어보면 좋을까요?

‘자동차 관심군을 얼마나 많이 확보하고 있나요?’에 몇 가지 질문을 더해보면 좋겠습니다.

어떤 행동을 실제로 확인했고, 어떤 부분은 추정했나요?
행동의 순서와 시간 간격을 구분할 수 있나요?
여러 행동이 같은 사람에게서 나왔다는 연결은 얼마나 믿을 수 있나요?
행동이 발생한 뒤 광고 대상에 반영되기까지 얼마나 걸리나요?
필요한 동의와 데이터 활용 권한은 확보되어 있나요?

외부 데이터를 구매한다고 원하는 조건을 모두 설정할 수 있는 것은 아닙니다. 예를 들어 Adobe Audience Manager는 개별 서드파티 트레이트에 최근성·빈도 조건을 직접 적용할 수 없다고 안내합니다.[1] 사용하는 상품의 기능과 데이터 제공 범위를 따로 확인해야 하는 이유입니다.

데이터가 광고에 반영되는 속도도 살펴야 합니다. 분석은 정교해도 이미 구매를 마친 뒤에 광고가 나가면 늦을 수 있습니다.

반대로 구매 기록이 보이지 않는다고 ‘구매하지 않았다’고 생각해서도 안 됩니다. 다른 기기나 관측할 수 없는 채널에서 구매했을 수도 있으니까요.

많은 사람을 분류하는 것만큼, 어디까지 알고 어디부터 모르는지 구분하는 일도 중요합니다.

타깃을 좁혔다면, 광고 내용도 달라져야 합니다

시퀀스를 활용하는 목적을 ‘살 가능성이 높은 사람 찾기’에만 두면 구매 직전의 작은 집단에 예산을 집중하게 될 수 있습니다.

한 가지 질문을 더 해보면 어떨까요?

“이 사람이 다음 선택을 하려면 어떤 정보가 필요할까요?”

차종을 넓게 알아보는 사람에게는 비교 기준을, 유지비를 확인하는 사람에게는 비용 정보를 제안해 볼 수 있습니다. 견적을 살펴보는 사람에게는 구매 조건을 구체적으로 확인할 기회를 줄 수 있고요.

타깃만 나누고 같은 광고와 같은 랜딩페이지를 보여준다면, 행동의 흐름을 읽은 의미가 줄어듭니다. 대상군을 나누는 기준과 광고에서 제안하는 내용을 함께 설계해야 합니다.

데이터 상품에도 이 관점을 적용해 볼 수 있습니다. ‘자동차 관심군’이라는 분류만 제공하는 대신, ‘구매할 차를 좁히는 중으로 추정되는 집단’과 그렇게 판단한 근거, 신호를 유효하게 볼 기간을 함께 설명하는 방식입니다.

모든 데이터 사업자가 이미 이렇게 바뀌었다는 뜻은 아닙니다. 광고주가 데이터를 어떻게 활용할지까지 고민한다면 검토해 볼 만한 방향입니다.

전환율이 높아졌다면 성공일까요?

구매 직전의 사람을 잘 찾으면 전환율이 높게 나올 수 있습니다. 하지만 그 사람이 광고 없이도 구매했을지는 별개의 문제입니다.

원래 살 사람을 찾은 것과, 광고가 새로운 구매를 만든 것은 같지 않습니다.

가능하다면 비교 가능한 대상을 무작위로 나눠 광고를 보여준 집단과 보여주지 않은 집단의 차이를 확인해 보는 편이 좋습니다. 타겟팅 전략을 비교할 때도 어떤 조건을 바꿨는지 분명히 해야 하고요.

전환율과 함께 신규 고객을 확보하는 데 든 비용, 추가로 발생한 구매, 도달 규모와 데이터 비용을 살펴야 합니다. 그래야 더 정교한 타겟팅이 실제로 더 나은 선택이었는지 판단할 수 있습니다.

‘어떤 사람인가’ 다음의 질문을 해보세요

속성은 여전히 필요합니다. 누구에게 도달할지 큰 범위를 정하는 데 도움이 됩니다. 시퀀스는 그 안에서 고객의 현재 상황을 더 구체적으로 생각해 보게 합니다.

다음 캠페인에서 DMP 대상군을 고를 때는 관심사 이름에 질문 하나를 더해보면 좋겠습니다.

“이 사람은 무엇을 알아봤고, 지금 어떤 정보가 필요할까요?”

그 질문에 따라 광고의 내용과 보여줄 시점까지 달라진다면, 데이터를 고객의 선택을 돕는 데 한 걸음 더 잘 활용한 셈일 겁니다.